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MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在现代社会中，气象预测对于人们的生活和工作具有重要意义。准确的温度预测可以帮助人们做出合理的衣物选择、

机器学习之芯·2024-01-14 14:22

多维时序 | MATLAB实CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-BiGRU-Mutilhe

机器学习之芯·2024-01-14 14:22

SABO-LSTM基于减法平均优化器优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型（多指标，多图）MATLAB实现

机器学习之芯·2024-01-14 14:52

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-14 13:35

负荷预测 | Python基于CEEMDAN-VMD-BiGRU的短期电力负荷时间序列预测

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍提出一种分解去噪、重构分解的CEEMDAN-VMD-BiGRU组合预测方法：1采用CEEMDAN将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列，联合小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪，保留含有信号的低频分量进行累加重构2利用VMD对去噪后的数据进行二次信号特征提取，得到一组平稳性强且含不同频率的分量3利用双向循环神经网络（Bidirectional

机器学习之心·2024-01-14 13:34

时序预测 | MATLAB实现GRNN广义回归神经网络时间序列未来多步预测(程序含详细预测步骤)

时序预测|MATLAB实现GRNN广义回归神经网络时间序列未来多步预测(程序含详细预测步骤)目录时序预测|MATLAB实现GRNN广义回归神经网络时间序列未来多步预测(程序含详细预测步骤)预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-01-14 13:26

相比于rnn, lstm有什么优势

LSTM能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，使其在处理长序列和长期依赖性任务时表现更出色。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:35

【数学建模】美赛备战笔记 01 美赛指南与竞赛全流程

六道赛题特点：A、B题涉及到微分方程和物理概念较多，需要一定的专业知识；C题常常涉及到时间序列、机器学习；D题一般是运筹学/网络科学，图论、优化问题，涉及到的概念多；E、F题一般是评价或决策，自圆其说即可

令夏二十三·2024-01-14 07:38

数据分析-Pandas如何重塑数据表

数据分析-Pandas如何重塑数据表数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。

Alex_StarSky·2024-01-14 07:58

pandas 时区问题

术语解释：naive(无时区类型数据)，aware(有时区类型数据)pandas中，datetime和timestamp等时间序列默认都是naive(无时区类型数据)将naive转化为awarelast_timeaware_last_time

Andy_1ee·2024-01-14 05:28

基于(NARX)带外源输入的非线性自回归网络的单变量时间序列预测 (单输入单输出)

部分源码参考资料效果一览文章概述基于(NARX)带外源输入的非线性自回归网络的单变量时间序列预测(单输入单输出)matlab代码程序已经调试好，替换数据就可直接使用(EXCEL数据)中文注释清晰，10张图

前程算法屋·2024-01-14 01:01

数据的预处理——平滑处理

在对时间序列数据（如信号数据或股票价格数据）进行统计分析时，往往需要对数据进行平滑处理，本次主要介绍smooth函数、smoothts函数和medfilt1函数的用法1.smooth函数smooth函数调用格式如下

你是誰·2024-01-14 01:56

pandas增强—数据表的非等式连接和条件连接。

2、对于时间序列可以使用asof来连接。缺点是功能受限，不是所有

风暴之零·2024-01-13 23:33

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-13 22:47

Pandas实战100例 | 案例 29: 时间序列分析 - 滚动窗口计算

案例29:时间序列分析-滚动窗口计算知识点讲解时间序列数据分析是数据科学中的一个重要领域。Pandas提供了处理时间序列的强大功能，包括滚动窗口计算。

惊鸿若梦一书生·2024-01-13 22:58

自然语言处理持续更新

RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。LSTMLSTM基本原理LSTM怎么能解决梯度消失问题？LSTM用来解决RNN的什么问题？

搬砖成就梦想·2024-01-13 21:35

软件测试|Python数据可视化神器——pyecharts教程（七）

pyecharts绘制炫酷日历图什么是日历图日历图（CalendarChart）是一种用于可视化时间序列数据的图表类型。

软件测试大空翼·2024-01-13 20:20

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。

deephub·2024-01-13 19:39

【MATLAB】MVMD_LSTM神经网络时序预测算法

也可转原文链接获取~1基本定义MVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多变量经验模态分解（MultivariateMultiscaleDecomposition，MMD）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法

Lwcah·2024-01-13 12:51

【MATLAB】REMD_LSTM神经网络时序预测算法

也可转原文链接获取~1基本定义REMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了REMD（ReservoirEnhancedMulti-scaleDeepLearning）算法和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法

Lwcah·2024-01-13 12:17

Python时间序列预测大气二氧化碳浓度

在本文中，我们将对大气CO2浓度数据应用时间序列预测，从而有机会探索机器学习与气候变化的交叉点。时间序列库文件

亚图跨际·2024-01-13 11:55

数据分析-Pandas如何转换产生新列

数据分析-Pandas如何转换产生新列时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。此处选择巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测NO2NO_2NO2数据作为样例。

Alex_StarSky·2024-01-13 10:00

LeetCode 495. Teemo Attacking(提莫攻击 java)

现在，给出提莫对艾希的攻击时间序列和提莫攻击的中毒持续时间，你需要输出艾希的中毒状态总时长。你可以认为提莫在给定的时间点进行攻击，并立即使艾希处于中毒状态。

烛火的咆哮·2024-01-13 09:17

科研绘图（三）百分比堆叠线条图

在这种图表中，时间序列数据被分成几个部分，每个部分代表一个类别，所有类别的值加起来总和为100%。这种图的每个点的堆叠区域代表不同类别在特定时间点的百分比贡献。

BZD数模社·2024-01-13 09:32

统计学-R语言-3

文章目录前言给直方图增加正态曲线的不恰当之处直方图与条形图的区别核密度图时间序列图洛伦茨曲线计算绘制洛伦茨曲线所需的各百分比数值绘制洛伦茨曲线练习前言本篇文章是介绍对数据的部分图形可视化的图型展现。

柔雾·2024-01-13 08:32

react自定义组件间的传值,if..else..判断,for循环(嵌套map使用),点击事件(Onclick),页面上事件实事传递参数（基础版）

/images/winter.jpg';//自定义图片参数方法constuser={name:'HedyLamarr',imageSize:90,};//写入图片方法functionImage(){return

icoo张某人·2024-01-13 06:40

时间序列数据库选型: influxdb； netdiscover列出docker实例们的ip

influxdbinfluxdb:有收费版本、有开源版本influxdb安装、启动(docker)dockerrun-itd--nameinfluxdb-dev-p8086:8086influxdb#influxdb的web客户端(端口8003)被去掉了#8006是web-service端口#dockerexec-itinfluxdb-devbashinfluxdb自带web界面从后面的命令知道此

ziix·2024-01-13 05:16

基于大数据与时间序列预测的的书籍数据分析（内含spark+hive+mysql+kettle+echart+tensorflow）

目录一，绪论1、项目背景：2、目标：3、用户群体：二．相关开发技术介绍（一）后端相关技术1.sparkSQL简介2.kettle简介3.tensorflow简介（二）前端相关技术1.HTML简介2.echarts简介（三）相关数据库1.Mysql简介2.hive简介三．需求分析三．系统设计项目框架：系统目的：数据库设计：四．系统实现1.预处理：数据仓库：分层导入导出：预测部分代码和结果：运行结果：

左岸2420·2024-01-13 05:59

如何利用R语言进行时间序列分析

时间序列是以固定时间间隔为单位的一列数据，最常见的比如某只股票的每日股价走势图，每天的气象数据等。

吃一口小肉丸·2024-01-13 01:57

Pandas十大练习题，掌握常用方法

文章目录Pandas分析练习题1.获取并了解数据2.数据过滤与排序3.数据分组4.Apply函数5.合并数据6.数据统计7.数据可视化8.创建数据框9.时间序列10.删除数据代码均在JupterNotebook

几窗花鸢·2024-01-12 23:13

互联网加竞赛基于大数据的时间序列股价预测分析与可视化 - lstm

文章目录1前言2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2024-01-12 18:19

数据分析-Pandas如何统计数据概况

数据分析-Pandas如何概况的获得统计数据时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。此处选择巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测NO2NO_2NO2数据作为样例。

Alex_StarSky·2024-01-12 13:00

基于RNN的模型

因此，多数情况下需要使用时间序列建模来完成相应的任务。

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

【MATLAB】EWT_LSTM神经网络时序预测算法

请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义EWT-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了经验小波变换（EmpiricalWaveletTransform，EWT）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法

Lwcah·2024-01-12 08:23

Redis基础命令

SQLNoSQL存储结构二维表格结构不固定的，通常存储在数据集中（比如键值对、文档、索引、图形结构、时间序列等）扩展方式纵向扩展（提升单机硬件性能）横向扩展（增加服务器节点数量）事务支持基于ACID原则

bob_gem·2024-01-12 08:02

InfluxDB学习笔记

InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景时序：跟时间有关的数据，称之为时序InfluxDB有三大特性TimeSeries（时间序列）：你可以使用与时间有关的相关函数（如最

枫叶梨花·2024-01-12 07:40

Java高可用监控中间件

Logstash,Kibana）：4.Pinpoint：5.Zabbix：6.Keepalived外传1.Prometheus：Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具集，用于收集、存储和查询时间序列数据

南巷Dong·2024-01-12 06:57

区间预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测

的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.CNN-BiLSTM-KDE多变量时间序列区间预测

机器学习之心·2024-01-11 22:40

Arrow：在项目中进行时间处理的强大工具

目录一、Arrow简介二、安装与配置三、基础功能与使用1.日期和时间格式转换2.时区处理3.时间序列分析四、进阶应用与案例分析五、性能与优化六、最佳实践与经验分享七、总结与展望在处理日期和时间时，我们经常需要一个精确

傻啦嘿哟·2024-01-11 19:24

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

利用深度学习进行序列预测时，模型参数的确定是很头疼的问题，因为模型参数的选择对于结果的影响非常大。现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。我基于Matlab2021编写了一个BO-LSTM算法，其中BO指的是贝叶斯（Bayesian）算法，利用BO算法对LSTM模型的超

胡伟成·2024-01-11 19:53

复杂网络传染动力学的深度学习

在这里，我们提出了一种基于深度学习的补充方法，其中从时间序列数据中学习控制网络上动态的有效局部机制。我们的图神经网络架构对动态的假设很少，我们使用不同复杂性的传染动态证明了其准确性。

ones~·2024-01-11 17:49

响应式编程

这种范式非常适合处理时间序列数据、事件驱动的系统以及实现高度交互的用户界面。响应式编程的关键特点异步数据流：响应式编程依赖于异步数据流，这些流可以发出三种类型的事件：数据项、错误和完成信号。

来自宇宙的曹先生·2024-01-11 14:28

数据分析-Pandas如何轻松处理时间序列数据

Pandas-如何轻松处理时间序列数据时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。此处选择巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测NO2NO_2NO2数据作为样例。

Alex_StarSky·2024-01-11 11:03

【LeetCode】winter vacation training

欢迎来到Cefler的博客博客主页：那个传说中的man的主页个人专栏：题目解析推荐文章：【LeetCode】wintervacationtraining目录有效的字母异位词判断字符串的两半是否相似有效的字母异位词原题链接：有效的字母异位词mycode:classSolution{public:boolisAnagram(strings,stringt){mapms;for(autoe:s){ms[

cefler·2024-01-11 11:25

STA312 H5S代写、代做data、R编程设计调试、代写R代写 Statistics统计、回归、迭代|代做数据库SQL

UniversityofTorontoMississaugaSTA312H5S:ComputationalStatistics-Winter2020FinalProject.Instructions:❼SolveonlyONEquestion

yuehuati·2024-01-11 10:35

【MATLAB】VMD_LSTM神经网络时序预测算法

请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义变分模态分解（VariationalModeDecomposition，VMD）和LSTM（LongShort-TermMemory）神经网络结合的算法是一种用于处理时间序列预测的方法

Lwcah·2024-01-11 10:39

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-LSTM变分模态分解结合时间卷积长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测

EI级|Matlab实现VMD-TCN-LSTM变分模态分解结合时间卷积长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测目录EI级|Matlab实现VMD-TCN-LSTM变分模态分解结合时间卷积长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-01-11 07:29

METR-LA数据集介绍

数据格式：METR-LA数据集的格式通常是时间序列数据，其中包含了交通传感器在不同时间点上的流量信息。常见的数据格式可能包括以下几列：timestamp：时间戳，表示观测的时间点。

湛和·2024-01-11 04:20

PEMS数据集与.h5文件读取

PEMS数据集通常提供了大量的交通流量、速度、占有率等方面的时间序列数据。在PEMS数据集中，数据的格式通常是时间序列格式，其中包含了对交通流量、速度、占有率等指标的观测。